Explicación de las herramientas de calidad de datos: cómo funcionan y cómo elegirlas

Cualquier organización que dependa de los datos para la elaboración de informes, las operaciones, los análisis o la inteligencia artificial necesita tener la certeza de que sus datos son precisos, completos, actuales y utilizables. Sin embargo, en la mayoría de los entornos, los datos circulan por numerosos sistemas, equipos y flujos de trabajo. A lo largo de este proceso, los registros pueden duplicarse, quedar incompletos, presentar incoherencias, sufrir retrasos o, sencillamente, ser erróneos.

Ahí es donde las herramientas de calidad de datos resultan útiles. Facilitan la evaluación de los datos, permiten definir qué se considera «correcto», detectan problemas de forma temprana y los remiten a las personas adecuadas antes de que afecten a los paneles de control, a los procesos empresariales o a los modelos posteriores.

Esta guía explica para qué sirven las herramientas de calidad de datos, los diferentes tipos que existen, cómo encajan en los entornos de datos actuales y cómo evaluar el enfoque más adecuado para tu organización.

¿Qué son las herramientas de calidad de datos?

Las herramientas de calidad de datos son soluciones de software que ayudan a las organizaciones a evaluar, mejorar, supervisar y gestionar el estado de sus datos. Se utilizan para identificar problemas como valores que faltan, duplicados, formatos incoherentes, entradas no válidas, desviaciones del esquema, datos desactualizados y registros que incumplen las reglas de negocio.

Estas herramientas se utilizan habitualmente en bases de datos, almacenes de datos, «lakehouses», aplicaciones SaaS y flujos de datos. Su objetivo no es solo detectar errores, sino ayudar a los equipos a definir normas, aplicarlas de forma coherente y mantener la confianza en los datos a lo largo del tiempo.

En la práctica, las herramientas de calidad de datos pueden ofrecer:

• Análisis de conjuntos de datos para comprender su estructura y detectar anomalías.
• Limpieza y normalización de valores.
• Comprobación de los datos con respecto a las reglas de negocio.
• Cotejo y deduplicación de registros.
• Seguimiento de los indicadores de calidad a lo largo del tiempo.
• Avisar a los propietarios cuando se superen los umbrales.
• Vinculación de los incidentes con los flujos de trabajo de linaje, gobernanza y corrección.

Qué hacen las herramientas de calidad de datos… y qué no hacen

Las herramientas de calidad de datos son muy eficaces, pero conviene tener claro qué pueden y qué no pueden hacer.

Te pueden decir:

• Si faltan correos electrónicos de los clientes o si estos presentan errores de formato.
• Si hay identificadores de producto duplicados.
• Si el archivo con los pedidos se ha recibido con retraso.
• Si los valores de una columna han cambiado repentinamente de distribución.
• Si un campo incumple una regla de negocio.

No se deciden automáticamente:

• Cuál debería ser la definición empresarial de «correcto».
• ¿Qué excepciones son admisibles?
• ¿Quién es el responsable de un asunto concreto relacionado con los datos?
• Si un valor que parece inusual es, en realidad, erróneo.
• Cómo establecer prioridades entre requisitos empresariales contradictorios.

En otras palabras, las herramientas automatizan la detección y la aplicación, pero siguen siendo las personas las que definen el significado, aprueban las normas, analizan el contexto y deciden qué es lo que hay que solucionar primero.

Cinco tipos de herramientas para la calidad de los datos

No todas las herramientas responden a la misma necesidad. Algunas se centran en corregir registros, otras en detectar problemas en el proceso y otras en proporcionar un contexto de gobernanza. Muchas plataformas abarcan más de una categoría.

1. Herramientas de elaboración de perfiles y evaluación

Estas herramientas analizan conjuntos de datos para identificar patrones, estructura, integridad, distribuciones, valores atípicos e incoherencias. Suelen utilizarse al inicio de una iniciativa de calidad de los datos para conocer el estado actual de los mismos.

Ideal para:
– Analizar conjuntos de datos desconocidos.
– Detectar problemas de calidad ocultos.
– Establecer valores de referencia antes de la limpieza de datos.

2. Herramientas de limpieza y estandarización

Estas herramientas corrigen problemas de formato, normalizan valores, completan o señalan la información que falta y ajustan los registros a estructuras estándar, como direcciones, números de teléfono, códigos de país o formatos de fecha.

Ideal para:
– Mejorar la coherencia entre los sistemas de origen.
– Preparar los datos para el análisis y las operaciones.
– Reducir el esfuerzo de limpieza manual.

3. Herramientas de pruebas y validación basadas en reglas

Estas herramientas comprueban si los datos cumplen los requisitos predefinidos. Por ejemplo, el estado de un pedido puede admitir únicamente determinados valores, o el registro de un cliente puede requerir una dirección de correo electrónico cuando el indicador de consentimiento para marketing esté activado.

Ideal para:
– Aplicar las definiciones empresariales.
– Evitar que los datos erróneos se transmitan a las fases posteriores del proceso.
– Crear comprobaciones repetibles y auditables.

4. Herramientas de supervisión y observabilidad

Estas herramientas supervisan el estado de los datos a lo largo del tiempo, a menudo en distintos flujos de trabajo y sistemas. Pueden detectar problemas relacionados con la actualidad de los datos, cambios en el esquema, anomalías en el volumen, picos inesperados de valores nulos o cambios en la distribución.

Ideal para:
– Detectar cambios que no se habían previsto explícitamente.
– Supervisar de forma continua los flujos de trabajo de producción.
– Acelerar el análisis de las causas raíz.

5. Herramientas de gobernanza y contexto

Estas herramientas vinculan los resultados de calidad con las definiciones empresariales, los responsables, el historial, las políticas y los flujos de trabajo. Ayudan a los equipos a comprender quién es el responsable, qué significa cada campo y qué informes o procesos pueden verse afectados.

Ideal para:
– Ampliar la calidad a todos los ámbitos y equipos.
– Fomentar la rendición de cuentas y la gobernanza.
– Ayudar a los usuarios empresariales a confiar en los datos e interpretarlos.

¿Qué tipo de herramienta necesitas?

Una forma sencilla de decidir:

La mayoría de las organizaciones acaban necesitando una combinación de estas capacidades, en lugar de una solución única.

Cómo funcionan en la práctica las herramientas de calidad de datos

La mejor forma de comprender las herramientas de calidad de datos es seguir un ejemplo práctico.

Imagina una empresa que integra los registros de clientes procedentes de una página web, un CRM y una plataforma de atención al cliente. Quiere disponer de una visión única y fiable de cada cliente para la elaboración de informes y la prestación de servicios.

Paso 1: Análisis de datos

En primer lugar, el equipo analiza los datos de los clientes que llegan y descubre lo siguiente:

• El 12 % de los registros no tiene número de teléfono.
• Las fechas aparecen en varios formatos.
• Algunos estados se escriben completos, mientras que otros se indican con sus siglas.
• Hay varios registros que tienen nombres y direcciones similares.
• De repente, una fuente empezó a enviar valores vacíos para customer_status.

El análisis de perfiles permite identificar los aspectos que requieren atención antes de que los datos se utilicen de forma generalizada.

Paso 2: Limpieza y estandarización de datos

A continuación, la herramienta aplica reglas de normalización, tales como:

• Convierte las fechas a un formato estándar.
• Unificar los nombres y las abreviaturas de los estados.
• Normaliza el uso de mayúsculas.
• Validar la sintaxis del correo electrónico.
• Marca las direcciones incompletas para su revisión.

Esto mejora la coherencia, pero aún no resuelve la cuestión de si varios registros corresponden a la misma persona.

Paso 3: Emparejamiento y eliminación de duplicados

A continuación, la herramienta compara los registros de los distintos sistemas utilizando identificadores y una lógica de similitud. Se constata que:

• «J. Smith»
• «John Smith»
• «Jonathan Smith»

Todas parecen corresponder al mismo cliente cuando se comparan los patrones de dirección, teléfono y correo electrónico.

La deduplicación agrupa estos datos en un registro maestro fiable, lo que reduce los contactos duplicados, los errores de facturación y las distorsiones en los informes.

Paso 4: Validación basada en reglas

A continuación, la organización aplica reglas de negocio como, por ejemplo:

• Todos los clientes activos deben disponer de un número de cliente válido.
• Los clientes que se hayan dado de alta para recibir comunicaciones de marketing deben tener una dirección de correo electrónico válida.
• customer_status Debe ser uno de los siguientes: Activo, Inactivo, Cliente potencial.
• La fecha de registro no puede ser posterior a la fecha de la primera compra.

Estas comprobaciones van más allá del formato y verifican si los datos están listos para su uso empresarial.

Paso 5: Supervisión en producción

Una vez que el proceso está en marcha, el equipo supervisa la calidad de forma continua. Una mañana, una alerta indica que el porcentaje de customer_status = null Los valores aumentaron del 0,5 % al 18 % en la última carga.

Eso es señal de que algo ha cambiado en las fases anteriores.

Paso 6: Diagnóstico y corrección

El equipo atribuye el problema a una tarea de transformación actualizada recientemente que cambió el nombre de un campo de origen sin actualizar la asignación posterior. Gracias al linaje y al contexto del proceso, identifican qué informes y aplicaciones dependen de ese campo.

El responsable de la transformación corrige la asignación, vuelve a ejecutar el proceso y comprueba que la tasa de valores nulos vuelve a la normalidad. Se notifica a las partes interesadas afectadas que el problema se ha resuelto.

Esta es la diferencia entre limitarse a detectar un valor erróneo y gestionar un proceso sostenible de calidad de los datos.

Seis dimensiones de la calidad de los datos que hay que medir en primer lugar

Muchos equipos saben que quieren «mejores datos», pero no tienen claro qué deben medir. Empezar por las dimensiones habituales de la calidad de los datos hace que el trabajo sea más concreto.

1. Integridad

¿Contienen los datos todos los valores necesarios?

Ejemplo:
– El correo electrónico del cliente no debe quedar en blanco en el caso de los contactos que hayan dado su consentimiento.

2. Precisión

¿Reflejan los datos la realidad tal y como se pretendía?

Ejemplo:
– La dirección de envío coincide con los datos postales de referencia verificados.

3. Validez

¿Se ajustan los datos a un formato o norma permitidos?

Ejemplo:
– La fecha de la factura debe ser una fecha de calendario válida.

4. Coherencia

¿Se presenta la misma información de la misma forma en todos los sistemas?

Ejemplo:
– Los códigos de país siguen una norma única acordada en todo el mundo.

5. Singularidad

¿Se evitan los registros duplicados?

Ejemplo:
– Un cliente no debe aparecer como varios registros activos.

6. Puntualidad

¿Están disponibles y actualizados los datos cuando se necesitan?

Ejemplo:
– El archivo de ventas diario debe recibirse antes de que comience la elaboración de informes matutinos.

Tabla de reglas de ejemplo

Los umbrales que figuran a continuación son meramente orientativos. Los objetivos reales deben reflejar las necesidades de la empresa, la tolerancia al riesgo y el comportamiento de la fuente.

Este tipo de tabla convierte los objetivos de calidad abstractos en controles operativos.

Supervisión de datos frente a observabilidad de datos

Estos términos están relacionados, pero no son idénticos.

Supervisión de datos

La supervisión de datos realiza un seguimiento de las métricas y pruebas conocidas a lo largo del tiempo. Se centra en los aspectos que ya sabes que debes comprobar, como las tasas de valores nulos, el recuento de duplicados o los umbrales de actualidad.

Observabilidad de datos

La observabilidad de los datos ofrece una visión más amplia del comportamiento de los datos en los distintos sistemas y flujos de trabajo. Ayuda a identificar problemas desconocidos, como desviaciones en los esquemas, patrones de volumen inusuales, dependencias rotas o repercusiones en fases posteriores del proceso.

Diferencias clave

Por qué ambos son importantes

Un proceso puede parecer que funciona correctamente, aunque los valores que genera incumplan las reglas de negocio. Lo contrario también es cierto: los valores pueden parecer válidos aunque un proceso anterior retrasado o defectuoso esté a punto de provocar un problema empresarial.

Por eso, muchas organizaciones utilizan ambas cosas:

• Normas explícitas para requisitos conocidos.
• Observabilidad para problemas desconocidos o emergentes.

¿Qué ocurre tras una alerta de calidad de datos?

Una alerta por sí sola no mejora los datos. El verdadero valor radica en la rapidez con la que los equipos pueden comprender el impacto, asignar responsabilidades, solucionar el problema y confirmar la recuperación.

Un proceso sólido suele seguir estos pasos:

1. Detectar el problema

Se produce un error en una regla o se detecta una anomalía.

Ejemplo:
– Tipo cero para discount_amount sube de forma inesperada.

2. Confirmar el nivel de gravedad

El equipo determina si el problema afecta a un conjunto de datos, un informe, un flujo de trabajo o un proceso de atención al cliente de carácter crítico.

3. Identificar la causa principal

El contexto del linaje y del proceso ayuda a identificar dónde se originó el problema.

Ejemplo:
– Una actualización de la transformación ha modificado la lógica de cálculo en el proceso de tramitación de pedidos.

4. Identificar el impacto en las fases posteriores

El equipo comprueba qué paneles de control, productos de datos, usuarios empresariales o flujos de trabajo de IA dependen del campo afectado.

5. Asignar un responsable

La incidencia se deriva al equipo responsable, como el de ingeniería de datos, un gestor de datos o un responsable de dominio.

6. Corregir y volver a ejecutar

Se ha solucionado el problema subyacente y se han actualizado o vuelto a publicar los datos afectados.

7. Comprobar la recuperación

La comprobación de calidad vuelve a superarse, los indicadores vuelven a los valores de referencia y se informa a las partes interesadas.

Por eso la responsabilidad, los flujos de trabajo y el historial son tan importantes como la detección.

Automatización, inteligencia artificial y revisión humana

La automatización puede agilizar las tareas relacionadas con la calidad de los datos, pero debe utilizarse con unas expectativas claras.

Ámbitos en los que la automatización resulta útil

La automatización resulta útil para:

• Se realizan comprobaciones de forma continua.
• Generación de perfiles y líneas de referencia.
• Detectar anomalías en el volumen o en las distribuciones.
• Proponer reglas basadas en patrones.
• Estandarización de formatos comunes.
• Gestión automática de incidencias.

En qué casos sigue siendo necesaria la revisión humana

Todavía se necesita gente para:

• Define qué significa «calidad» en el ámbito empresarial.
• Aprobar normas y umbrales.
• Valora si una anomalía es significativa.
• Resolver las excepciones y las compensaciones entre políticas.
• Decide si quieres bloquear, poner en cuarentena o publicar los datos.

Comprobaciones basadas en reglas frente a la detección estadística

Estos enfoques se complementan entre sí.

Comprobaciones basadas en reglas respuesta:
– ¿Cumplen estos datos un requisito conocido?

Ejemplo:
– order_status Debe ser uno de los cinco valores permitidos.

Comprobaciones estadísticas respuesta:
– ¿Se comportan estos datos de forma diferente a lo habitual?

Ejemplo:
– El importe medio del descuento se ha multiplicado por cuatro de la noche a la mañana.

Un cambio en la distribución puede indicar un problema, pero no demuestra que los datos sean erróneos. Una infracción de las reglas de negocio es más explícita, pero solo detecta las condiciones que ya se han definido. Los programas maduros utilizan ambas cosas.

Una trayectoria práctica hacia la madurez

Muchos equipos implementan la calidad de los datos por etapas:

1. Comprobaciones manuales y limpiezas puntuales.
2. Creación automática de perfiles y reglas recurrentes.
3. Supervisión y alertas continuas.
4. Una integración más amplia del flujo de trabajo con la gobernanza, el linaje y la titularidad.

Este enfoque por etapas suele ser más eficaz que intentar automatizarlo todo de una vez.

Cómo elegir la herramienta adecuada para la calidad de los datos

A la hora de elegir una herramienta, lo importante no debería ser tanto la lista de funciones como si se adapta a nuestras necesidades.

Empieza por el problema empresarial

Identifica qué es lo que más necesitas resolver primero:

• ¿Hay inconsistencias en los registros de clientes?
• ¿Datos analíticos poco fiables?
• ¿Retrasos o averías en las tuberías?
• ¿Hay datos maestros duplicados?
• ¿Falta de implicación y visibilidad?

Tu primer caso de uso debe ser específico y cuantificable.

Comprueba si se adapta a tu entorno de datos

Comprueba si la herramienta admite:

• Implementación en la nube, local o híbrida.
• Tus bases de datos, almacenes de datos, aplicaciones y flujos de trabajo.
• Tipos de datos estructurados y semiestructurados.
• Casos de uso por lotes y en tiempo real.
• Requisitos vigentes en materia de seguridad y gobernanza.

Evaluar las capacidades fundamentales

Comprueba si la solución te ofrece la combinación que necesitas:

• Elaboración de perfiles
• Limpieza
• Validación
• Desduplicación
• Supervisión
• Conciencia del linaje
• Contexto de gobernanza
• Flujos de trabajo de incidencias
• Informes y paneles de control

Evaluar la carga operativa

Hay herramientas que son fáciles de poner en marcha, pero más difíciles de mantener a gran escala. Piensa en lo siguiente:

• Cómo se crean y actualizan las normas.
• Si los usuarios empresariales pueden participar.
• ¿Qué nivel de asistencia técnica se necesita?
• Qué nivel de ruido pueden tener las alertas.
• Si la propiedad y el enrutamiento están integrados.

Realizar una prueba de concepto en un proceso crítico

Una prueba de concepto suele ser la mejor forma de comprobar si realmente se adapta a las necesidades. Elige un conjunto de datos o un proceso importante y define criterios de éxito como, por ejemplo:

• Reducción de las tareas de limpieza manuales.
• Detección más rápida de incidencias.
• Mejor resolución de duplicados.
• Menos informes erróneos.
• Mayor confianza de las partes interesadas.

Un caso de uso pequeño pero de gran valor aporta más información que una evaluación teórica general.

Preguntas que hay que plantear durante la evaluación

• ¿Qué tipos de comprobaciones podemos crear sin código personalizado?
• ¿Puede la herramienta relacionar los problemas de calidad con el linaje y su impacto en las fases posteriores?
• ¿Cómo gestiona la detección basada tanto en reglas como en anomalías?
• ¿Quién puede definir, aprobar y gestionar las normas?
• ¿Qué flujos de trabajo existen para las alertas, la asignación y la corrección?
• ¿Con qué facilidad se adapta a distintos ámbitos y sistemas?

Cómo contribuye Actian a la calidad de los datos

Actian promueve la calidad de los datos como parte de un enfoque más amplio de inteligencia de datos que ayuda a las organizaciones a conectar, gestionar y confiar en los datos en entornos distribuidos.

En función del caso de uso, las organizaciones pueden buscar funciones como:

• Análisis de datos para comprender su estructura y detectar posibles problemas.
• Reglas de calidad de los datos para validar campos y conjuntos de datos críticos.
• Supervisión y observabilidad para detectar cambios en el estado a lo largo del tiempo.
• Antecedentes y contexto del catálogo para comprender el impacto y la titularidad.
• Soporte de flujos de trabajo para la investigación y resolución de incidencias.
• Integración entre entornos en la nube, locales e híbridos.

Para los equipos que deseen reforzar la confianza en los análisis, las operaciones y los datos de inteligencia artificial, Actian puede ayudar a aunar calidad, gobernanza y visibilidad de una forma más integrada.

Las soluciones de Actian están diseñadas para satisfacer las necesidades de las empresas que se enfrentan a retos complejos y a gran escala en materia de datos. Ofrecen comprobaciones de calidad de datos en tiempo real, interfaces intuitivas para la creación de reglas y un rendimiento escalable que se adapta a empresas de cualquier tamaño.

Solicite hoy mismo una demostración de la plataforma Actian Data Intelligence Platform para descubrir cómo ofrece herramientas y soluciones de calidad de datos a gran escala.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las diferentes herramientas de calidad de datos?

Las herramientas de calidad de datos suelen clasificarse en cinco categorías: herramientas de perfilado, herramientas de limpieza y estandarización, herramientas de validación basadas en reglas, herramientas de supervisión y observabilidad, y herramientas de gobernanza y contexto. Muchas plataformas combinan varias de estas capacidades.

¿Cuáles son los cinco pilares de la calidad de los datos?

Un modelo habitual compuesto por cinco partes incluye la precisión, la exhaustividad, la coherencia, la validez y la actualidad. Algunas organizaciones también incluyen la singularidad como dimensión fundamental.

¿Cuáles son las siete herramientas básicas de la calidad?

Las siete herramientas básicas de calidad suelen referirse a métodos clásicos de control de calidad, como las hojas de verificación, los histogramas, los diagramas de Pareto, los diagramas de causa y efecto, los diagramas de dispersión, las tarjetas de control y los diagramas de flujo. No son lo mismo que las modernas herramientas de software para la calidad de los datos, aunque ambas contribuyen a la mejora de la calidad.

¿En qué se diferencia la calidad de los datos de la observabilidad de los datos?

La calidad de los datos se centra en si los datos son aptos para su uso y cumplen las normas establecidas. La observabilidad de los datos se centra en el estado y el comportamiento de los datos a lo largo de los flujos de trabajo y los sistemas. Ambos aspectos son importantes y, a menudo, van de la mano.

¿Por qué son importantes las herramientas de calidad de datos?

Ayudan a las organizaciones a reducir los errores, mejorar la fiabilidad de los informes, facilitar el cumplimiento normativo, reforzar las decisiones operativas y evitar que los datos erróneos afecten a las iniciativas de análisis y de inteligencia artificial.

¿Pueden las herramientas de calidad de datos corregir automáticamente los datos erróneos?

Algunos problemas pueden corregirse automáticamente, como la estandarización de los formatos de fecha o la identificación de duplicados. Sin embargo, muchos problemas siguen requiriendo una revisión por parte de la empresa, la aprobación del responsable y la corrección a nivel de la fuente.

¿Cómo elijo la herramienta de calidad de datos adecuada?

Empieza por un problema empresarial concreto, comprueba que se integra con tu entorno técnico actual, evalúa el equilibrio entre las funciones de perfilado, limpieza, validación y supervisión, y lleva a cabo una prueba de concepto con un conjunto de datos o un proceso crítico.

¿Las herramientas de calidad de datos son solo para grandes empresas?

No. Los equipos más pequeños también pueden beneficiarse, sobre todo cuando la mala calidad de los datos afecta a los registros de clientes, a la información financiera, a los flujos de trabajo operativos o a la preparación para la inteligencia artificial. El alcance adecuado depende del impacto en el negocio, no del tamaño de la empresa.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.